Die Erwartungen an die Künstliche Intelligenz (KI) sind hoch. Bei der Verarbeitung von Eingangs-, Ausgangrechnungen und Barbelegen setzt Enteos KI-Lösungen (→ Abacus Intelligence) bereits seit Jahren erfolgreich ein. Unabhängig davon, ob ein Beleg digitalisiert wird oder originär digital eingeht, die Verarbeitung wird über Künstliche Intelligenz automatisiert. Der Nutzen für Kanzlei und Unternehmen ist enorm.
Eingangs-, Ausgangsrechnungen sowie Barbelege sind die in der Kanzlei die am häufigsten verarbeiteten Belege. Entweder die Kanzlei oder der Mandant digitalisieren die Papierbelege und zusammen mit den originär digital eingehenden Belegen erfolgt die Verarbeitung. Die typischen Anwendungsgebiete für Künstliche Intelligenz sind:
- Belegeingang und Vorbereitung
- Auslesen und Buchen
- Kontrolle und Freigabe
Die digitale Belegverarbeitung wird ergänzt durch ein Belegarchiv, in dem die Belege entsprechend der Aufbewahrungsfrist aufbewahrt werden.
Belegeingang und Vorbreitung
Alle Rechnungen sind digitalisiert und in einer einzigen Datei gespeichert. Diese Datei enthält ein paar hundert Seiten. Um die Eingangs-, Ausgangsrechnungen sowie Barbelege digital zu verarbeiten, wird die erste und letzte Seite eines Beleges bestimmt. Anschließend wird für jeden Beleg eine Datei erstellt. Die Seitentrennung erfolgt entweder manuell durch den Benutzer am Bildschirm durch heften und trennen, durch Aufkleben von Barcodes oder Einlegen von Trennblätter vor dem Scannen.
Bei der künstlichen Intelligenz übernehmen Algorithmen die Aufgabe. Die selbstlernende Software erkennt die erste und letzte Seite und führt die Seitentrennung automatisiert durch. Der Beleg wird in einer Datei mit 1 … n Seiten gespeichert. Neue bzw. unbekannte Belege werden vom der Mitarbeiter kontrolliert. Die Software lernt aus der Seitentrennen der Vergangenheit und verallgemeinert die erlernten Regeln. Eines von vielen Beispielen ist die Verarbeitung von Eingangsrechnungen mal mit und mal ohne Lieferschein.
Auslesen und Buchen
Um Eingangs-, Ausgangsrechnungen sowie Barbelege automatisiert zu buchen, müssen Rechnungsmerkmale extrahiert werden. Anschließend erfolgt die Vervollständigung des Belegs mit Konto und Buchungstext. Eine gleichbleibende Qualität bei Buchungen wird häufig durch die Erstellung von Templates erreicht. Für die Bestimmung des Aufwands-, Lieferantenkonto sowie den Buchungstext werden manuell Regeln erstellt. Die zukünftige Pflege der Regeln erfordert Expertenwissen und auch der Aufwand ist nicht zu unterschätzen. Der Nutzen von Regeln sinkt exponentiell mit der Anzahl, den Abhängigkeiten untereinander und der Häufigkeit der notwendigen Anpassungen.
Bei der künstlichen Intelligenz übernehmen Algorithmen die Erstellung der Regeln. Die selbstlernende Software erkennt die Rechungsmerkmale und kontrolliert diese mit den Erwartungswerten aus der Vergangenheit und erstellt ein Modell. Typische Modelle für Rechungsmerkmale sind:
- Lieferant/Name
- Umsatzsteuer ID
- Rechnungsnummer
- Datum
- Netto-, Brutto- und Steuerbetrag
- Steuersatz
- …
Neue bzw. unbekannte Belege sind vom Mitarbeiter zu erfassen. Die Software lernt aus den erfassten Merkmalen und erstellt ein neues Modell.
Sind die Rechungsmerkmale vollständig erkannt, übernehmen Algorithmen die Buchung. Durch maschinelles Lernen hat die selblernende Software einen skalierbaren Algorithmus entwickelt, um wiederkehrende Belege vollständig automatisiert zu erkennen und verarbeiten. Das Konto, der Buchungstext etc. wirdvon der Künstlichen Intelligenz vorgeschlagen.
Kontrolle und Freigabe
Die Rechnungsprüfung besteht oft nur aus einem Blick auf die Rechnung: Der Lieferant ist bekannt, Bestellnummer ist angeben und der Betrag passt auch. Die formelle Prüfung der umsatzsteuerrechtlich Vollständigkeit ist zeitaufwendig. Bei der künstlichen Intelligenz übernehmen Algorithmen die Aufgabe. Die selbstlernende Software vergleicht jedes Rechnungsmerkmal mit dem Erwartungswert und bei Abweichungen wird der Mitarbeiter informiert, diesen Beleg zu kontrolliern.
